「md」の検索結果

AI Berkshire skill: 投资论文追踪：买入后的纪律系统. Source: skills/thesis-tracker.md.

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AI Berkshire skill: 段永平问答：以他的方式思考. Source: skills/dyp-ask.md.

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AI Berkshire skill: 供应链瓶颈猎手：AI驱动的全球产业链瓶颈套利. Source: skills/bottleneck-hunter.md.

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AI Berkshire skill: 财报精读：一手资料深度解读. Source: skills/earnings-review.md.

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AI Berkshire skill: 看懂XX公司（深度公司系列）：3-8 篇长文拆一家公司. Source: skills/deep-company-series.md.

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AI Berkshire skill: 巴菲特价值投资买入前 Checklist. Source: skills/investment-checklist.md.

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AI Berkshire skill: 投资研究：巴菲特-芒格-段永平-李录 四大师综合分析框架. Source: skills/investment-research.md.

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AI Berkshire skill: 时代α捕手：高增长核心资产的识别-验证-持有框架. Source: skills/era-alpha.md.

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AI Berkshire skill: 管理层纵深研究：买股票就是买人. Source: skills/management-deep-dive.md.

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AI Berkshire skill: Income Investment: Durable and Opportunistic Distribution Analysis. Source: skills/income-investment.md.

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AI Berkshire skill: 投资论文漂移检测：分清事实变化与措辞变化. Source: skills/thesis-drift.md.

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MNN CPU 后端 kernel 开发分支（`skills/cpu/` 下，另一分支是 `cpu/optimize` 性能归因）。覆盖标量 oracle → C++ SIMD → intrinsic → 汇编的四级实现阶梯、pack/kernel ABI 契约（tile、cell stride、后处理参数）、CoreFunctions 派发表注册与二级表安全构造、跨 ISA × 精度的正确性门禁，以及 AArch64 / x86_64 / RISC-V 三份实现参考。为 CPU 后端新写或移植 kernel（NEON / SSE / AVX / RVV intrinsic 或 .S 汇编）、新增一层 ISA、改 pack mode 或 tile 参数、把 kernel 挂进函数表时使用。已定位到 kernel 才进本分支。

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Writes the missing CARLA documentation that the audit found — Python API entries in PythonAPI/docs/*.yml, sensors in ref_sensors.md, catalogue actors, broken links and nav entries — one audit category at a time, in CARLA's house style. Use when the user asks to "document this feature", "write the docs for X", "fix the audit findings", or names a category such as "the Python API part".

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Fast structured generation and serving for LLMs with RadixAttention prefix caching. Use for JSON/regex outputs, constrained decoding, agentic workflows with tool calls, or when you need 5× faster inference than vLLM with prefix sharing. Powers 300,000+ GPUs at xAI, AMD, NVIDIA, and LinkedIn.

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Writes, optimizes, and debugs C++ applications using modern C++20/23 features, template metaprogramming, and high-performance systems techniques. Use when building or refactoring C++ code requiring concepts, ranges, coroutines, SIMD optimization, or careful memory management — or when addressing performance bottlenecks, concurrency issues, and build system configuration with CMake.

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Scan open issues and discussions. Dedupe, prioritize, and propose labels. Updates issue-triage-state.md. L1 propose-only — never auto-label or close.

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Read loop-constraints.md at the start of every run and enforce every rule. This skill runs BEFORE triage or any action skill. Constraints are binding.

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Define, review, or update SECURITY.md guidance for a repository or component. Use when the user wants to clarify what Codex Security should review, what is out of scope, which security properties must hold, or whether existing guidance still matches the code.

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Author a new Agent Skill for a Hive agent that conforms to the Agent Skills specification (SKILL.md with YAML frontmatter, optional scripts/references/assets directories). Use when the user asks to create, scaffold, add, or package a new skill for a Hive agent.

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Generate a professional PDF report from a GEO audit using pandoc + Chrome headless. Converts GEO-AUDIT-REPORT.md into a styled, client-ready PDF with a cover page, color-coded score tables, severity-tagged findings, and a 90-day roadmap.

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Run the Omnigent load test and produce a results file explaining the latencies. Load when the user wants to load-test / stress-test / benchmark Omnigent under concurrency ("load test omnigent", "stress test the server", "how many hosts/sessions/turns can it handle", "load test real agent turns / conversations", "run a load test"). The test makes each simulated user a real omnigent host that creates host-bound sessions and drives real multi-turn conversations with a mocked LLM; it boots its own local stack (dev/loadtest/run.py). Gather inputs, run it, then read the generated summary.md and explain the latency distribution (avg/median/p95/p99, throughput, failures). NOT for single-request latency micro-benchmarks (that is dev/benchmarks/).

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Example skill demonstrating Anthropic SKILL.md format. Load when learning to create skills or testing the OpenSkills loader.

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Clarify WHAT a phase delivers with ambiguity scoring; produces a SPEC.md before discuss-phase.

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Generate UI design contract (UI-SPEC.md) for frontend phases

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